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    <title>浏阳德塔软件开发有限公司 女娲计划</title>
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<div style="text-align:left; Max-width: 680px; margin-left:15px;">
    <a href="../">上一页</a>
    <br/>
    <br/>
    <br/>第一章_德塔自然语言图灵系统
    <br/> 作者: 罗瑶光, Author:Yaoguang.Luo<br/>
    <br/> 基础应用: 元基催化与肽计算 编译机的语言分析机
    <br/>
    DNN 关联应用扩展
    <br/>
    DNN 关联应用扩展 具体方式有很多, 作者可以举出一些比较有价值的搭配实例, 如将红色分为 小红
    , 浅红, 中红, 深红, 按255色阶分出4个程度阶. 然后根据DNN的词汇计算打分进行将词汇分类
    用这4种颜色代替, 举例 香蕉和苹果都是水果, 进行DNN计算, 如果香蕉是30分, 苹果是40分,
    水果是50分 那么进行色阶表达即可用 水果 深红, 苹果 中红, 香蕉 浅红 来色阶表达, 这是名词
    的, 当然, 如果有形容词用紫色标识, 就 深紫, 中紫, 浅紫. 有 动词用黄色就 深黄, 中黄,
    浅黄, 绿色就.. . 等等等, 这样德塔DNN的应用价值就灵活体现了. 应为属于工业应用,
    作者在这里略先. 定义人 罗瑶光
    <br/>
    Expanding an associational DNN applications
    <br/>
    The author listed a demonstrational sample of DNN ranks to classify as
    where their listed four colors of Red, Purple, Green and Yellow. Then
    also made four levels ranged from these colors where such as
    comparative degree of dark, little, median and deep. The max levels
    scale was 255 on each pix. Assumed the input was '香蕉 和 苹果 都 是 水果', then
    scored the DNN value of '香蕉' was 30, '苹果' was 40, and '水果' was 50.
    Firstly, their values all were Noun of POS, means only mark as red
    color which was enough. Secondly the DNN value of '水果' was the highest
    of all, so was rendered a deep-red. The DNN value of '苹果' was higher
    than '香蕉', therefore the '苹果' was rendered a median-red, and the '香蕉'
    was rendered a little-red, made a distinction of other Nouns where
    rendered a dark-red. Similarly, to other speeches classify. Purple for
    adjectives, and yellow for vebs etc. <br/>
    <br/>
    2. 1 深度计算 (ANN sum核 -> RNN PCE) refer page 18 <br/>
    <img class="banner_img" style="width: 100%" src="../images/5_7108/1/1_10.jpg"
         alt="浏阳德塔软件开发有限公司,罗瑶光"/>
    为了方便大家的工程应用, 我组织下简单的文字来进行描述下. 从上图. 如果有一定经验的数据算法工程师
    是很容易理解的. 如果是新手也不要着急, 因为真正问题只是概念描述 的问题. <br/>
    <br/>
    Deta 的DNN 是一个前序比对累增积分过程的内核算法. 需要做这个算法, 必要条件是 ANN 的最终运算
    集合以及 RNN 的卷积内核参照. ANN 是比较基础的东西, 基础归基础, 应用领域非常强势,
    2 维的数据永远离不开他. 通过 ANN 的计算, 我们在处理文章的词汇计算中可以得到一些通用的
    信息集合, 比如文章的敏感度, 意识, 作者的精神状态, 动机, 作者当时的多语言环境因素等等,
    为什么 可以得到？原因是比较通俗易懂的, 因为褒义, 贬义统计, 文章的不同的词性的比例, 和词汇
    的转义猜测, 和名词的分类引申, 这些基础都是非常简单的信息进行普通处理. <br/>
    <br/>
    RNN 的内核矩阵就麻烦点了. Deta 的 RNN 内核矩阵主要是三个维度: 词性的统计值,
    相同词汇的频率已经在文章中出现的欧几里得距离重心, 斜率关联等等, 这里需要严谨的算法
    公式来推到出内核. <br/>
    有了 ANN 的最终数据集合 和 RNN 的卷积核, 我们就可以做 CNN 轮询了 Deta 的 DNN 计算
    定义就是基于德塔的Ann 矩阵数据得到最终1 维数列比, 然后进行德塔的RNN 内核做 卷积处理
    的3 层深度前序累增积分概率比CNN 轮循运算. (为了追求更高的质量和精度, 小伙伴可以自由
    改写我的作品思想源码, 增加更多的维度皆可. 永久开源, 别担心著作权问题, 以后赠予对象如
    有进行出版社出版, 相关文字和内容的引用就要注意了. 当前采用开源协议为GPL2.0协议,
    之前为APACHE2.0协议--APACHE容易引诱一些社会人钻空子滋扰，于是统一GPL来避嫌)
    <br/>
    上面介绍的是 ANN, RNN, CNN 关于公式, 环境, 原理和初始过程, 关于 Deta DNN 的计算算法
    在图片中已经列出来了. <br/>这个算法的相关实现代码的核心部分地址如下: <br/>
    <br/>
    https://github.
    com/yaoguangluo/Data_Processor/blob/master/DP/NLPProcessor/DETA_DNN.
    java <br/>
    Deta DNN (ANN summing kernel -> RNN PCE) <br/>
    Above picture is a topic of foundation, a pre-sequence marching of
    incremental differentiations, where based on the ANN-summing and
    RNN-convolutional kernel computing. The kernel of ANN-summing and
    RNN-computing, is belong to the domain of CNN convolutional kernel. The
    definition of Deta ANN and RNN please see the original pages. The
    author refers 'Yann.Lecun' here about an inventory of CNN. <br/>
    The author YaoguangLuo 稍后优化语法. <br/>
    <br/>
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